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摘要：今天主要介紹接地氣的應用搜索和推薦。按照目前的技術進展，搜索和推薦切實幫助企業建立了強競爭力的商業化模式。然而淘寶上千萬的商品，用戶是沒有耐心也沒有時間逛完的，個性化在這個過程中起到至關重要的作用。
AlphaGo 的出現沸騰了整個技術圈，媒體的熱情和投資的熱衷讓“人工智能”也就是 AI (Artificial Intelligence) 成了大眾追捧的新名詞。
"人工智能"是計算機科學的一個分支，目的是模擬人的一部分智能。AlphaGo 距離商業化應用還需要一些時間，不過不久前谷歌PR對外宣傳已經在數據中心做一些資源調控，從而節省電力資源。今天主要介紹接地氣的AI應用: 搜索和推薦。按照目前的技術進展，搜索和推薦切實幫助企業建立了強競爭力的商業化模式。
說到推薦，就不得不提 Amazon，它是首先提出了“通過商品推薦商品”(即Item to Item)的技術方法和產品落地。其實早在 Amazon 之前，美國沃爾瑪在線下實體也應用了這樣的相關性的分析，最著名的就是"啤酒和尿布"，在美國家庭中，一般是母親在家中照看嬰兒，年輕的父親回去超市購買尿布。而父親在購買尿布的同時，往往會順便為自己購買啤酒。超市的售貨員通過分析數據，發現了這個意料之外的模式，啤酒和尿布這兩個看似不相干的商品便出現在同一個購物架上。Amazon 為什么有它更大的優勢，首先數據是龐大的互聯網用戶行為數據，再者商品量級遠程沃爾瑪，其次數據可以實時的挖掘，因此推薦在電商行業獲得成功，也是和實體競爭的重磅籌碼。說到 Amazon，就不得不提國內的淘寶，逛淘寶已經是國內用戶的日常行為，什么叫"逛"，就是閑游，和逛街一般，逛淘寶就是尋找感興趣的東西。然而淘寶上千萬的商品，用戶是沒有耐心也沒有時間逛完的，個性化在這個過程中起到至關重要的作用。在淘寶有一個模塊叫猜你喜歡，會根據你歷史的購買和加購行為進行推薦你可能感興趣的東西。就是通過統計的方法去挖掘像和你類似的人群，協同互聯網的力量去共同發現大家感興趣的商品。舉個例子，張三和李四互不認識，都有在淘寶購物的習慣，張三和李四都買過同一款鍵盤，那么張三和李四很有可能是同一群人--程序員，同時李四在買了某款顯示屏，張三可能隨后在 "猜你喜歡" 上看到這款顯示屏。工業界的個性化推薦并不是這么簡單的算法就可以幫助，它有億萬的商品，億萬的用戶，龐大的行為日志，如何在時效性，相關性，準確性上滿足用戶需求，這里需要工程和算法的配合。
接下來，介紹下另一個通用的場景，搜索。Google 和 百度是搜索技術業界領先的公司。搜索涉及到相關性和排序，相關性需要計算用戶輸入的 query 和 網頁內容的語義相關，排序則根據用戶行為和相關性高低綜合考慮。搜索的相關性最基礎最廣為認知的便是通過 TFIDF 建立向量空間模型，通過計算query 和 網頁內容的余弦相似度得到語義上的相似，具體的做法可以參考《數據之美》。得到相關性之后還需要排序，如何判斷網頁的重要程度，Google 最廣為流傳便是當時的 Pagerank, 基本思想便是越多網頁指向某個網頁，那么這個網頁會比較重要。具體也可以參考《數據之美》。
當前的推薦和搜索技術已經應用深度學習來提升用戶體驗，深度學習可能對特征工程的要求較少，但是對業務數據的了解還是必不可少的，機器學習的基礎還是需要扎實起來。如何扎實，如何進入人工智能這個行業，聽下回分析。
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